Api llamùa.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key="<OPENROUTER_API_KEY>",
)
completion = client.chat.completions.create(
extra_headers={
"HTTP-Referer": "<YOUR_SITE_URL>", # Optional. Site URL for rankings on openrouter.ai.
"X-Title": "<YOUR_SITE_NAME>", # Optional. Site title for rankings on openrouter.ai.
},
extra_body={},
model="meta-llama/llama-3.1-8b-instruct",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "What is the meaning of life?"
}
]
)
print(completion.choices[0].message.content)
Dans ton interface actuelle, tu as déjà :
Carte Live
Alertes
Chauffeurs
Communication
Zones
Radio PoC 4G
Tu vas ajouter une nouvelle entrée :
📡 Radio FM SOS
Et dans la carte live, tu ajoutes un statut FM pour chaque chauffeur :
FM OK (puce FM détectée / radio camion OK)
FM NON DISPONIBLE (pas de puce FM / pas de radio détectée)
FM EN ÉCOUTE (mode SOS activé)
Ça s’intègre parfaitement dans ton système existant.
🧠 2. Architecture technique pour intégrer la FM
Tu n’as pas besoin de modifier tout ton backend.
Tu ajoutes simplement un module FM dans ton pipeline existant.
🔹 A. Côté APK (Android)
Tu ajoutes un module :
Code
FMManager {
detectFMChip()
openFrequency(89.0 or 106.5)
listenStatus()
reportToBackend()
}
Fonctions :
Détecter si la puce FM est disponible
Ouvrir la fréquence FM SOS
Remonter au backend :
FM disponible / non disponible
FM en écoute
FM activée automatiquement en mode SOS
🔹 B. Côté Backend (FastAPI)
Tu ajoutes une table ou collect…
appel video avec plusieurs encrant de suivie par l'ia , connection appel 4g 5 g 3g , connection wifi Bluetooth , radio fréquence FM 85 mhz , tout geré par llama
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, stream=True)
for line in response.iter_lines():
if not line.startswith(b"data:"):
continue
if line.strip() == b"data: [DONE]":
return
yield json.loads(line.decode("utf-8").lstrip("data:").rstrip("/n"))
chunks = query({
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What is the capital of France?"
}
],
"model": "dphn/Dolphin-Mistral-24B-Venice-Edition",
"stream": True,
})
for chunk in chunks:
print(chunk["choices"][0]["delta"]["content"], end="")
